May, 2021

利用 EfficientNet 和对比学习进行精准的全球位置估计

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TL;DR本文提出了一种混合分类 - 检索方案，其中利用 EfficientNet 架构将图像分配到特定的地理单元，并使用训练有素的残差架构将输入图像映射到一个嵌入空间，以最小化相同位置图像的配对测地线距离，然后将两个模块与空间聚类方案相结合，通过搜索 - 单元内的聚合确定最终位置估计。结果表明，该方法的性能非常竞争，在 4 个公共数据集上均能取得新的最优表现。
global-scale image geolocationmixed classification-retrieval schemeefficientnet architectureresidual architecturespatial clustering scheme
发现论文，激发创造
  • 深度学习时代的 IM2GPS 重访

    本文提出了将深度图像分类方法与原始的 Im2GPS 方法相结合，同时应用核密度估计来估计查询图片的地理位置，结果表明使用分类损失的网络训练比其他典型用于检索应用的深度特征学习方法（如对比学习和三元组损失的同构网络）表现更好，提高了地理定位的准确性并且需要更少的训练数据。

    May, 2017

  • 基于层级注意力融合的地理定位

    该论文提出了一种基于层次化注意力融合网络和多尺度特征的 2D 图像检索方法，通过自监督训练控制特征强调的权重，实现了对地理定位场景的精确定位。实验结果表明，该方法优于现有的最先进方法。

    Feb, 2021

  • 利用航空参考图像进行广域图像地理定位

    本文旨在使用卷积神经网络来解决跨视角图像地理定位的问题，并介绍了用于地面图像和航拍图像的特征表示，并提出一种融合多个空间尺度提取的特征的网络架构，并通过实验表明其比现有方法更为优越。

    Oct, 2015

  • 大规模实时视觉惯性定位重访

    本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

    Jun, 2019

  • 面向细粒度识别的地理感知网络

    本文系统考察了在细粒度图像分类中，如何利用地理位置信息来提高分类准确性，通过发布两个带有地理位置信息的数据集，实验结果表明，使用地理位置信息可以将模型的准确性从 70.1% 提高到 79.0%。研究还发现，针对资源有限的模型，建议使用特征调节模型，可以将模型准确性从 59.6% 提高到 72.2%。

    Jun, 2019

  • 利用选择性预测提高可靠的图像地理定位

    本文提出了一个选择性预测方法来解决图片适合地理定位问题，其中包括两个选型函数，能够将不可定位的图片排除预测，大大提高了城市规模的地理定位精度，使得现有的地理定位模型在实际应用中更加可靠。

    Nov, 2021

  • 一种面向空中场景解释和地理定位的多阶段多任务神经网络

    本文提出了一种新的多任务、多阶段神经网络，能够在单次前向传递中同时处理语义分割和基于视觉的航拍图像地理定位两个问题，并在卫星图像中实现商用 GPS 级别的本地化精度以及在 Inria Aerial Image Labeling 数据集和 Massachusetts Buildings 数据集上达到领先水平的分割效果。

    Apr, 2018

  • Img2Loc: 通过多模态基础模型和基于图像检索增强的生成，重新审视图像地理定位

    Img2Loc 是一个采用 GPT4V 或 LLaVA 等大型多模态模型进行检索增强生成的创新系统，通过重新定义图像地理定位作为文本生成任务，它不仅在 Im2GPS3k 和 YFCC4k 等基准数据集上超过了先前最先进的模型的性能，而且在没有任何模型训练的情况下做到了这一点。

    Mar, 2024

  • 大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性

    通过自监督学习图像的区域相似性，实现了对具有潜在难度的正面图像及其子区域的充分探索，并且在训练和推理中没有额外的参数或手动注释，能够有效地处理当前现有管道中的训练瓶颈

    Jun, 2020

  • 由粗到细：大尺度的强健分层定位

    本文提出了一种基于单片式 CNN 的分层定位方法 HF-Net，通过利用粗到细的定位范例实现了在大规模环境和重要外观变化的情况下更准确地进行 6 自由度定位。除此之外，通过利用学习描述符，使我们的方法在大幅度外观变化的情况下实现了卓越的定位鲁棒性，并为大规模定位的两项具有挑战性的基准设定了新的标准。

    Dec, 2018